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开源威京技能全生命周期管理

ov-skills
volcengine/OpenViking
454
用于指导和自动化调用 OpenViking 的 `ov skills` 命令组，实现技能的全生命周期管理。支持从本地目录、Git 仓库或 GitHub URL 等多种来源安装、列表、搜索、更新、删除和验证技能。适用于需要自动化部署或发现系统可用能力场景。
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学术论文内容结构与投稿指南

podc-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
338
本指南为学术研究人员提供了关于撰写和结构化技术论文的专业建议。它强调了内容划分的关键原则：区分“决定性内容”（必须放在前10页）和“验证细节”（可放入附录）。此外，它还指导作者如何根据工作成熟度和篇幅选择合适的投稿类型（常规论文或简报公告）。
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理论论文可复现性验证

pods-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
143
本指南阐述了学术论文，尤其是理论计算机科学领域的论文，提交前的严格可复现性标准。它要求作者提供完整的“主张到证明”映射，确保所有定理和边界都在提交的文档中提供完整、自洽的证明，杜绝依赖外部或推迟阐述的材料。
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POPL可重现性：学术论证验证指南

popl-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
187
本指南阐述了在理论计算机科学论文中实现严格可重现性的标准。它指导研究者如何系统性地管理机械化定理、手写证明、形式语义和实验结果，确保独立读者能够复证所有研究主张。核心在于维护中央对应表和良好的假设管理，避免理论断裂点，确保学术严谨性。
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科学转化医学投稿适用性评估

science-translational-medicine
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
445
本技能旨在为作者提供评估稿件是否符合《科学转化医学》严格标准的指南。它侧重于评估研究是否具备“机制洞察”和“临床应用转化”的双重要求。内容涵盖研究范围、人体证据要求、前临床验证标准以及文章结构，帮助作者优化文章，提高投稿成功率。
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网络研究可复现性规范

sigcomm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
454
本指南为网络研究人员提供了确保实验结果可复现性的全流程规范。它详细指导如何记录网络拓扑、流量、配置参数和运行环境（四大账本），确保论文中的所有数据和结论都可以被社区成员重现和验证，从而提升研究的严谨性和可信度。
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图形可复现性认证与评估指南

siggraph-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
281
本指南详细介绍了SIGGRAPH领域图形成果的可复现性认证流程（GRSI/CRCG）。该认证由社区志愿者执行，旨在验证论文代码是否可运行，并能否成功重现论文中的关键结果（如渲染图像、处理的网格）。它涵盖了从代码打包、资产管理、确保计算确定性到最终归档的全过程。
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SIGMETRICS成果可复现性评估

sigmetrics-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
451
这是用于学术会议（如SIGMETRICS）的论文成果封装和可复现性指南。它指导作者如何通过提供完整的、可运行的代码和数据，使其成果达到ACM的“功能性”、“可重用性”和“结果可复现”等徽章标准，确保研究结果的高度可信度和可验证性。
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云计算系统会议投稿工作流

socc-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
299
这是一个详细的学术研究项目管理指南，专用于准备顶级云计算会议（如ACM SoCC）的投稿。它涵盖了从确定会议匹配度、锁定实验证据，到撰写摘要、参与反驳、最终接受的全流程。指南提供了关键的倒推规划时间表，并强调了系统测量、匿名性处理等常见陷阱，帮助作者稳步推进研究。
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SODA论文成果物评估指南

soda-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
354
本指南为SODA（离散算法专题会议）投稿作者提供指导。它阐明了如何包含计算证据，区分证明步骤、支持性实现和完整实验贡献。重点强调使用可验证的证书，并指导作者如何构建结构化的提交材料以接受严格的独立评审。
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SODA论文实验验证规范

soda-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
214
本指南为投稿SODA（离散算法专题研讨会）的理论计算机科学论文作者提供详细规范。它阐述了理论论文与实验验证的界限，指导作者如何诚实地纳入数值证据。内容涵盖了实验设计、实例生成纪律、明确的证据等级标记（说明、证据、动机）以及论文的正确投稿分流，以确保学术严谨性。
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离散算法可验证性审计

soda-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
159
本指南提供了一个系统性的框架，用于确保高级算法论文的数学论证具有高度的可验证性。它要求作者建立完整的证据链，详细记录定理声明、计算模型假设、常量状态，并提供机器可复现的证明步骤，确保论文论证的严谨性和可靠性。
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